앞 편에서 단타 규칙을 줄줄이 돌려 봤는데, 지금 전략보다 나은 건 마크 미너비니의 트렌드 템플릿 하나뿐이었습니다. 미너비니는 미국 투자 챔피언십 우승자로 유명한 트레이더입니다. 이번 편에서는 이 규칙이 실제로 어떤 종목을 어떻게 사고팔았는지 보고, 봇에 넣을지 따져 봅니다.
아래 숫자는 모두 과거 데이터로 계산한 백테스트 결과입니다. 종목 이름은 규칙이 과거에 고른 예시일 뿐, 매수 추천이 아닙니다.
한눈에 보기
- 2016~2026 백테스트 결과 연 +15.9%, 최대 낙폭 -41%입니다. 지금 전략(+14.2%)보다 높지만 KODEX 200 보유(+15.5%)와 비슷합니다.
- 매매의 절반 이상이 -8% 손절로 끝나고, 가끔 몇 배 오르는 종목이 손실을 메우는 구조입니다.
- 혼합 전략의 30% 칸에 넣으면 수익은 비슷하고 최대 낙폭이 5%p 줄었습니다. 아직 넣을지 고민 중입니다.
트렌드 템플릿 규칙
규칙을 숫자로 옮기면 이렇습니다.
- 종가 > 50일선 > 150일선 > 200일선 (정배열)
- 200일선이 한 달 전보다 올라가는 중
- 1년 최저가보다 30% 이상 위, 1년 최고가의 75% 이상
- 직전 50일 최고가를 넘고 거래대금이 평소의 1.5배 이상이면 다음 날 아침에 삽니다.
- 산 값에서 -8%면 손절, 종가가 50일선 아래로 내려가면 팝니다.
2016~2026 결과는 연 +15.9%, 최대 낙폭 -41%입니다. 일봉 단기 전략 중 유일하게 지금 전략(+14.2%)보다 높았습니다. 다만 KODEX 200을 그냥 들고 있는 것(+15.5%)과 비슷한 수준이라 압도적이진 않습니다. 평균 26일을 들고 있어서 단타라기보다는 스윙에 가깝습니다.
어떤 종목을 샀나
10년 동안 186개 종목을 677번 사고팔았습니다. 수익이 컸던 매매를 추리면 이렇습니다.
| 종목 | 산 날 → 판 날 | 수익률 |
|---|---|---|
| 삼성전기 | 2025-11 → 2026-07 | +512% |
| 에코프로 | 2023-02 → 2023-05 | +261% |
| 알테오젠 | 2020-05 → 2020-09 | +208% |
| HD현대일렉트릭 | 2024-02 → 2024-07 | +161% |
| 레인보우로보틱스 | 2023-01 → 2023-04 | +154% |
| HMM | 2021-02 → 2021-06 | +145% |
| LG이노텍 | 2026-04 → 2026-07 | +142% |
가장 자주 산 종목은 SK하이닉스(17번), 한화에어로스페이스와 JYP(11번), NC·삼성전자·KB금융(10번)이었습니다.
열 번 중 일곱 번은 지는 전략
677번의 매매를 수익률 구간별로 세어 보면 이 전략의 성격이 한눈에 보입니다.
돈을 번 매매는 10번 중 3번(29%)뿐이고, 절반 이상(53%)이 -5~-8% 구간, 즉 손절선 근처에서 끝났습니다. 대신 오른쪽 끝에 두 배 넘게 오른 매매가 11번 있고, 이 몇 번이 나머지 손실을 다 메웁니다.
그래서 이 전략을 쓰려면 손절만 연달아 나는 몇 달을 버틸 수 있어야 합니다. 그리고 삼성전기 같은 대박 하나에 성과가 꽤 기대고 있다는 점도 기억해야 합니다. 그런 종목이 한두 개만 빠졌어도 결과는 꽤 달라졌을 겁니다.
혼합 전략의 30% 칸을 바꿔 보면
지금 전략의 "대형주 모멘텀 30%" 자리에 미너비니를 넣어 비교했습니다.
| 조합 (2016~2026) | 연수익률 | 최대 낙폭 | 샤프 | 최악의 해 |
|---|---|---|---|---|
| 지수 추세 70 + 대형주 모멘텀 30 (지금) | +15.8% | -44.6% | 0.74 | 2018 -6.7% |
| 지수 추세 70 + 미너비니 30 | +15.6% | -39.0% | 0.79 | 2018 -6.6% |
| 지수 추세 50 + 미너비니 50 | +16.0% | -39.4% | 0.78 | 2022 -9.2% |
수익률은 거의 같은데, 크게 빠질 때 5%p 덜 빠지고 위험 대비 수익(샤프)이 조금 좋아졌습니다. 다만 차이가 크지 않아서 운이 섞였을 수도 있습니다.
코드로 보면
트렌드 템플릿 조건을 그대로 코드로 옮기면 이렇습니다. 조건을 통과한 종목은 그날 거래대금이 큰 순서로 다음 날 아침에 삽니다.
def minervini_candidates(d, universe, i):
out = []
for s in universe:
cl = d.close[s]
c = cl[i]
ma50, ma150, ma200 = sma(cl, i, 50), sma(cl, i, 150), sma(cl, i, 200)
ma200_old = sma(cl, i - 20, 200) # 한 달 전 200일선
year = [x for x in cl[i - 251 : i + 1] if x] # 최근 1년 종가
prior_high = max(d.high[s][i - 50 : i]) # 직전 50일 최고가
v, avg_v = d.value[s][i], mean(d.value[s][i - 50 : i])
template = (
c > ma50 > ma150 > ma200 # 정배열
and ma200 > ma200_old # 200일선 상승 중
and c >= 1.3 * min(year) # 1년 최저가보다 30% 이상 위
and c >= 0.75 * max(year) # 1년 최고가의 75% 이상
)
if template and c > prior_high and v >= 1.5 * avg_v:
out.append((v, s))
return sorted(out, reverse=True)파는 쪽은 두 가지뿐입니다. 장중 저가가 산 값의 92%까지 내려오면 그 가격에 손절하고, 종가가 50일선 아래로 내려오면 다음 날 시가에 팝니다.
지금까지 정리
- 계획을 세우고 저장소를 만들었습니다.
- 모멘텀 백테스트를 돌렸고, 지수도 못 이겼습니다.
- 8가지 전략을 비교하고 미래 정보 편향을 잡아, 혼합 7:3을 골랐습니다.
- GitHub Actions로 매일 도는 봇을 만들었습니다.
- 공시·뉴스 악재 필터와 아침 브리핑을 붙였습니다.
- 텔레그램 알림과 한국투자증권 모의투자를 연결했습니다.
- 단타 규칙을 전부 시험했고, 비용 때문에 전부 졌습니다.
- 살아남은 미너비니 규칙을 찾았습니다.
배운 것을 세 줄로 줄이면 이렇습니다.
- 백테스트 숫자가 너무 좋으면 먼저 의심하자. 연 +32%의 교훈입니다.
- 한국 주식 단타의 적은 0.43%다. 자주 사고팔수록 확실히 잃습니다.
- 지수를 이기기는 정말 어렵다. 그래서 목표를 "지수만큼 벌면서 하락장에서 덜 잃기"로 잡았습니다.
다음 계획
- 미너비니를 봇의 30% 칸에 넣을지 결정하기 (아직 고민 중입니다)
- 모의투자 실제 주문 결과 지켜보기
- 몇 달 쌓인 뉴스 점수가 정말 도움이 되는지 확인하기
- Cloudflare로 대시보드 만들기
- 결과가 괜찮으면 소액으로 실전
다음 글은 모의투자를 몇 주 돌려 본 뒤에 후기로 돌아오겠습니다.
주식 자동매매 봇 만들기
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